模式识别课程设计报告、课程实验报告 个人从网上找的资料然后运行、截图并总结。希望对大家有用。 声明：手写数字识别系统没有程序，因为我们的老师没要求我们写程序。但网上这种代码很多，很容易找到。

神经网络图像处理Matlab项目 使用Matlab和人工神经网络从面部线条检测人的年龄的图像处理应用程序

人体的视觉系统是一个相当神奇的存在，对于下面的一串手写图像，可以毫不费力的识别出他们是504192，轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作。 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域，叫做V1，里面有14亿视觉神经元。而且，在我们识别上面的图像的时候，工作的不止有V1，还有V2、V3、V4、V5，所以这么一看，我们确实威武。 但是让计算机进行模式识别，就比较复杂了，主要困难在于我们如何给计算机描述一个数字9在图像上应该是怎样的，比如我们跟计算机说，9的上面是一个圈，下右边是1竖。然而有的人写9会带勾，有的人还会在圈周围多出点什么，总的来说，这种描述法太容易出现其他状况。况且

对常用的突水水源判别方法进行了概述,阐明了其适用条件,为选择合适的方法提供了依据。以石壕煤矿为例,利用BP神经网络方法,选择矿化度、p H值、总硬度、Ca2++Mg2+、K++Na+以及涌水量作为判别因子,建立了水源判别模型,经过样本训练和模型验证,其判别结果与实际基本一致,验证了人工神经网络方法在突水水源判别上的准确性。

BP算法与Cauchy训练的结合 Cauchy训练的速度比Boltzmann训练快 Cauchy训练的速度比BP算法慢 Cauchy训练有可能使网络逃离局部极小点 由BP算法提供直接计算部分，Cauchy算法提供随机部分 wij=wij+∆wij ∆wij=α((1-β)δjoi+β∆wij′)+(1-α )∆wij(c) α∈(0,1)为学习率,β∈(0,1)为冲量系数

BP人工神经网络以及基于BP人工神经网络的MIV变量筛选，用于建立预测模型以及关键工艺参数筛选

基于matlab的人工神经网络激活函数示例基于matlab的人工神经网络激活函数示例

MATLAB_LSTM预测源代码，内含数据，可运行。

虽然之前很多深度学习的课程种都有提到过Keras，但是Keras作为单独的一个项目进行全面的高阶教学，应该还是第一次。Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。

神经网络设计第二版答案部分